基于粒子滤波的高精度SAR图像目标检测方法及系统

专利主权项内容

1.基于粒子滤波的高精度SAR图像目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、采集输入数据，利用上下文感知算法，根据所述输入数据进行上下文感知操作，以根据输入数据的上下文信息进行行为调整操作、动态参数调整以及交互式学习，据以获取系统环境理解增强信息；S2、在目标检测初始阶段，利用卷积神经网络CNN从所述输入数据的SAR图像中，提取适用特征，根据所述适用特征，利用基于群体的搜索算法PSO执行全局搜索策略，以估计得到目标初始粗位置、重进入视野粗位置，以得到目标初始特征；S3、利用PF模块设置一组粒子代表目标状态概率分布，根据所述SAR图像的所述目标初始特征，更新所述粒子，以得到目标状态连续跟踪估计数据；S4、根据所述SAR图像的上下文信息进行上下文感知，以动态调整得到所述卷积神经网络CNN及所述PF模块的模型参数；S5、利用所述目标初始特征引导所述PF模块的状态估计操作，得到状态估计数据，根据所述状态估计数据、所述模型参数，利用反馈机制进行反馈操作，匹配所述状态估计数据与上下文信息，据以对所述卷积神经网络CNN、所述PF模块的所述模型参数进行自适应调整，完成状态估计综合更新操作，得到适用SAR图像目标检测模型，据以检测SAR图像目标。